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神经科学会成为 人工智能“超进化”的关键吗(2)

2019年03月19日 01:35来源:未知手机版

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但也可能,希蒙·厄尔曼提出的借鉴人类先天认知系统更具有意义。深入理解大脑的原始能力,从而实现高级的机器逻辑能力。人类具备学习如何学习的能力,如果让智能体学习如何学习,那么这种二阶学习的关系也许会让它学得更快,如果未来智能体有了想象力和计划能力,那么它也许真的可以创造出一些我们人类很难创造出的东西。

此外,神经科学助力人工智能,在人工智能重大技术领域也有几个方向。例如,构建统计关联与特征关联相结合的新型学习理论,实现“知识驱动”与“语义驱动”关联统一;构建融合深度学习与强化学习、演化计算、主动学习、毕生学习等仿生和自然计算理论的新型理论框架;实现大规模并行神经网络、进化算法和其他复杂理论计算;具有自主学习能力的通用性人工智能系统等。

未来两者深度融合大有可为

那么,深度融合神经科学的人工智能将会发生什么变化呢?

对此,王小理认为,目前神经科学与人工智能的融合,只占生物大脑计算原理的冰山一角。准确预见未来人工智能将如何发展很难,但如果洞察神经科学、人工智能的学科发展规律和人类经济社会发展大趋势,粗略勾勒未来发展阶段还是可能的,这对于找准创新突破口,明确创新主攻方向非常关键。这也是包括我国在内开展相关脑科学预测和技术预见的初衷之一。

从当前到2025年,神经科学继续保持高速发展态势,但颠覆性的理论成果还不多,在这一时期,人工智能和大数据技术是神经科学发展的“加速器”。而到2030—2035年,神经科学将迎来第一轮重大突破,在神经感知和神经认知理解方面出现颠覆性成果,从而反哺、革新人工智能的原有算法基础和元器件基础,人类社会进入实质性类脑智能研究阶段。

到2050年,神经科学将迎来第二轮重大突破,在情感、意识理解方面出现颠覆性成果,开发出一个多尺度、整合、可验证的大脑模型理论,类脑智能进入升级版,并将推动人脑的超生物进化,神经科学和类脑智能学科融为一体,人类社会全面进入强人工智能时代。当然,围绕神经科学和人工智能特别是强人工智能,还有许多科学理论和社会与伦理方面的问题。

“我们相信,未来神经科学领域大有可为、未来神经科学与人工智能融合大有可为。”王小理说,从人类科技文明长河来看,神经科学和人工智能是同一枚硬币的两个面,虽然相互独立,但都有共同的指向:为人类的生存和意识演化提供新可能。

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